• Title/Summary/Keyword: 동물 모델

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중대 뇌동맥 폐색 뇌졸중 (Focal Ischemia) 동물 모델 쥐에 대한 인간 배아줄기세포 이식 효과

  • 윤지연;심인섭;김은영;정길생;이원돈;박세필;임진호
    • Proceedings of the KSAR Conference
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    • 2004.06a
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    • pp.270-270
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    • 2004
  • 이 연구는 Ⅰ) 혈관 폐색에 의한 인지 및 기억장애 동물모델에서 뇌졸중 치료제로써 인간배아줄기 세포의 신경세포 보호효과 및 작용기간을 밝히며, Ⅱ) 행동 약리학적 연구를 통해 기억력증진에 미치는 효과에 대해 밝히고 혈관 폐색에 의한 동물모델에서의 기억기능 증진 및 세포효과를 검증하고자 실시하였다. 중대 뇌동맥 폐색에 의한 쥐의 동물모델은 Sprague Dawley계 흰 쥐(260∼300 g)의 국소 중대뇌동맥을 일시적으로 폐색시켜 만들었다. 본 연구(미국 국립보건원에 등록된 MB03세포)에 사용된 인간배아줄기세포는 3×10⁴ cells/㎠ 밀도의 배양접시 내에서 4일 동안 embryoid bodies(EBs)의 형성을 위해 집합체를 이루도록 유도하였다. (중략)

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Design of Pet Behavior Classification Method Based On DeepLabCut and Mask R-CNN (DeepLabCut과 Mask R-CNN 기반 반려동물 행동 분류 설계)

  • Kwon, Juyeong;Shin, Minchan;Moon, Nammee
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2021.11a
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    • pp.927-929
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    • 2021
  • 최근 펫팸족(Pet-Family)과 같이 반려동물을 가족처럼 생각하는 가구가 증가하면서 반려동물 시장이 크게 성장하고 있다. 이러한 이유로 본 논문에서는 반려동물의 객체 식별을 통한 객체 분할과 신체 좌표추정에 기반을 둔 반려동물의 행동 분류 방법을 제안한다. 이 방법은 CCTV를 통해 반려동물 영상 데이터를 수집한다. 수집된 영상 데이터는 반려동물의 인스턴스 분할을 위해 Mask R-CNN(Region Convolutional Neural Networks) 모델을 적용하고, DeepLabCut 모델을 통해 추정된 신체 좌푯값을 도출한다. 이 결과로 도출된 영상 데이터와 추정된 신체 좌표 값은 CNN(Convolutional Neural Networks)-LSTM(Long Short-Term Memory) 모델을 적용하여 행동을 분류한다. 본 모델을 바탕으로 행동을 분석 및 분류하여, 반려동물의 위험 상황과 돌발 행동에 대한 올바른 대처를 제공할 수 있는 기반을 제공할 것이라 기대한다.

What is the Potential of Animal Models to Inform Occupational Therapy Theories and Interventions From the Perspective of Neuroscience? (신경과학적 관점으로 본 작업치료에서 동물 모델의 필요성)

  • Park, Ji-Hyuk;Ahmad, S. Omar
    • Therapeutic Science for Rehabilitation
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    • v.1 no.1
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    • pp.39-56
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    • 2012
  • Introduction : Animal studies cannot be applied directly to Occupational Therapy(OT) intervention protocol. However, animal models still provide essential evidences and knowledge to improve OT practice and to develop OT theories as well as human studies do. The purpose of this scholarly paper is to explore the potential of animal models to inform OT theory and practice particularly as it relates to neuroscience. Body : The animal models provide related knowledge for a better understanding of the mechanism of diseases and related neural networks. Based on this knowledge, researchers can test their hypothesis of neural disease. In addition, accumulated animal studies contribute to introduce the new approaches to human diseases and to improve the effectiveness of treatment. Conclusions : Animal models of neurological disease are critical and have the potential to improve OT practice and theory in many ways. Therefore, OT researchers need to pay more attention to animal models in addition human studies.

전뇌 허혈성 뇌졸중 (Global Ischemia) 동물 모델 Mongolian Gerbil에 대한 인간 배아줄기세포 이식효과

  • 김광수;심인섭;김은영;정길생;이원돈;박세필;임진호
    • Proceedings of the KSAR Conference
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    • 2004.06a
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    • pp.269-269
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    • 2004
  • 배아줄기 세포는 신경퇴행성 질환의 치료 수단으로 많은 가능성을 가지고 있는 것으로 알려져 있다. 본 연구에서는 중풍 동물모델에서 수중미로 학습을 이용하여 중풍 치료제로서 인간배아줄기 세포의 인지 및 기억력 장애에 대한 기능 회복의 효능을 검토하였고, 인간배아줄기 세포의 신경세포 보호효과를 규명하기 위하여 면역조직화학 염색법을 이용하여 해마내의 세포사멸을 측정하였으며, 인지 및 기억증진의 작용을 규명하기 위하여 아세틸콜린성 신경세포의 활성도를 측정하였다. (중략)

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An Implementation of Animal Face Recognition Model based on Convolutional Neural Network (CNN 기반 동물상 인식 모델 구현)

  • Park, Yong Bin;Ihm, Sun-Young
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2022.05a
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    • pp.645-647
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    • 2022
  • 최근 딥러닝 기반의 이미지 분류는 다양한 산업과 서비스에서 활용되고 있으며, 이미지 인식을 통한 다양한 테스트가 SNS를 통해 인기를 끌고 있다. CNN은 대표적인 이미지 분류를 위한 신경망 모델로 본 연구에서는 사진속의 얼굴에 대해 동물상 인식을 위하여 동물 얼굴 이미지 및 각 동물상을 대표하는 연예인의 이미지를 수집하고, CNN 기반의 동물상 인식 모델을 구현하였다.

Explainable Animal Sound Classification Scheme using Transfer Learning and SHAP Analysis (전이 학습과 SHAP 분석을 이용한 설명가능한 동물 울음소리 분류 기법)

  • Jaeseung Lee;Jaeuk Moon;Sungwoo Park;Eenjun Hwang
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2024.05a
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    • pp.768-771
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    • 2024
  • 인간의 산업 활동으로 인하여 동물들의 생존이 위협받으면서, 동물의 서식 분포를 효과적으로 파악할 수 있는 자동 야생동물 모니터링 기술의 필요성이 점점 더 커지고 있다. 그중에서도 동물 소리 분류 기술은 시각적으로 식별이 어려운 동물에게도 효과적으로 적용할 수 있는 장점으로 인하여 널리 사용되고 있다. 최근 심층학습 기반의 분류 모델들이 좋은 판별 성능을 보여주고 있어 동물 소리 분류에 많이 사용되고 있지만, 희귀종과 같이 개체 수가 적어 데이터가 부족한 경우에는 학습이 제대로 이루어지지 않을 수 있다. 또한, 이러한 모델들은 모델 내부에서 일어나는 추론 과정을 알 수 없어 결과를 완전히 신뢰하고 사용하는 데 제약이 따른다. 이에 본 논문에서는 전이 학습을 통해 데이터 부족 문제를 고려하고, SHAP을 이용하여 분류 모델의 추론 과정을 해석하는 설명가능한 동물 소리 분류 기법을 제안한다. 실험 결과, 제안하는 기법은 지도 학습을 한 경우보다 분류 성능이 향상됨을 확인하였으며, SHAP 분석을 통해 모델의 분류 근거를 이해할 수 있었다.

Study for Bio-Adhoc Networks for Disaster Emergency Management (재해 관리를 위한 바이오 Ad-hoc 네트워크에 관한 연구)

  • Aum, Jae-Do;Lee, Goo-Yeon;Lee, Dong-Eun
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2005.11a
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    • pp.439-441
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    • 2005
  • 지리학적으로 고립된 지역에서 발생하는 산불과 같은 자연재해는 네트워크 설치의 어려움으로 외부에 빠르게 알려지기 어렵다. 본 연구에서는 infestation 모델을 응용하여 기존 네트워크에서 단절된 지역에서 발생할 수 있는 자연재해를 빠르고 효과적으로 전달할 수 있는 bio-ad hoc 모델을 설계하고자 한다. Infestation이란 기존 네트워크 infrastructure와 연결된 정보기지로서, 각 노드가 좁은 대신 빠른 대역폭을 가지는 infostation의 통신가능 반경에 인접했을 때 고속데이터 전송이 가능하게 설계한 통신 모델이다. 본 연구에서는 동물에게 이식된 센서로부터 데이터를 생성하고, 각 동물들에게 무선 태그를 설치하여 그 데이터를 효율적으로 목적지까지 전송수 있는 모델을 설계하기 위하여 infestation에 도달하기 전의 데이터가 각 노드사이에서 서로 공유될 수 있는 sparse ad-hoc infostation model을 제안하였다. 이 모델의 가능성을 알아보기 위해 동물의 최대 속도를 이용하여 동물의 이동성 및 체류시간을 결정한 후에 동물의 수 및 infostation의 수에 따른 도달시간을 시뮬레이션하였다.

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A Development of Sentiment Analysis Model for Pet Feed Products using BERT (BERT를 활용한 반려동물 사료제품의 감성분석 모델 개발)

  • Kim, Young Woong;Kang, Da Eun;Lee, Dong Kyu;Kim, Geonho;Yoon, Ji Seong;Kim, Geon Woo;Gil, Joon-Min
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2022.11a
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    • pp.609-611
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    • 2022
  • 본 논문에서는 맞춤형 반려동물 사료제품 추천을 위해 최근의 자연어처리 모델인 KoBERT 모델에 기반하여 반료동물 사료제품에 대한 감성분석 모델을 설계하고 구현한다. 본 논문을 통해 구현된 반려동물 사료제품의 감성분석 모델은 정확도 평가에 대해서 비교적 우수한 성능을 보였으며, 학습과정에 참여하지 않은 새로운 반려동물 사료제품에 대해서 0.93 이상의 정확도를 산출하였다.

Development of Animal Model for Orthotopic Non-Small Cell Lung Cancer in Nude Rat (정위성 비소세포폐암의 동물 모델의 개발)

  • 김진국;김관만
    • Journal of Chest Surgery
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    • v.30 no.6
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    • pp.566-572
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    • 1997
  • A major obstacles to evaluation of newly-developed treatment strategy for human lung cancer has been the lack of appropriate experimental animal models. We describe a new experimental model of orthotopically-developed non-small cell lung cancer in nude rat, involving inoculation of tumor cell suspension by thoracotomy. Over 40 direct implantation to the periphery of the lung has been performed to date, each requiring less than'1 hour for completion. This model has been used to perform a series of experiments to investigate whether the rat lung and surrounding structures trapped tumor cells with 2 different non-small cell lung cancer cell lines(NCI-H46O and NCI-H1299). Every animal showed development of tumor masses, which were loculated at the periphery of the lung karenchyma and identified also by radiography. After 3 weetu of the inoculation, tumor develop meat at the mediastinal strutures were identified. The life expectancies of the victims were different between the cell lines, but were approximately 5 weeks when NCI-H46O cell line was used. This new orthotopic lung cancer model may be facilitate future studies of the new therapeutics of localized non-small cell lung cancer .

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A Design of Behavior Classification Model for Pet Healthcare (반려동물 헬스케어를 위한 행동 분류 모델 설계)

  • Hyuksoon Choi;Minseo Kim;Nammee Moon
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2023.05a
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    • pp.655-656
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    • 2023
  • 반려동물 웨어러블 시장의 성장함에 따라 반려동물의 행동 패턴을 측정하고 분석할 수 있는 센서데이터가 활용되고 있다. 본 논문에서는 반려동물 수면 패턴 모니터링을 위한 행동 분류 모델을 제안한다. 6축 센서 데이터를 활용한 가속도 및 자이로센서 데이터를 입력 데이터로 사용한다. 제안된 모델은 ResNet을 통해 시간에 따라 가속도 및 자이로센서 데이터의 특징을 추출한 후 LSTM을 사용하여 시계열 정보를 고려한 행동 분류를 수행한다. 이러한 과정을 통해 정확한 행동 패턴 분석이 가능하게 되며 반려동물의 건강 관리 및 수면 질 개선에 기여할 것으로 기대한다.